Az amerikai nagyvállalatok egyre nagyobb arányban térnek át nyílt súlyú (open-weight) mesterségesintelligencia-modellekre. A döntést elsősorban az indokolja, hogy a gyorsan növekvő informatikai költségek miatt egyre több szervezet keresi a zárt, csúcskategóriás rendszerek költséghatékony alternatíváit — írja a Financial Times.
A nyílt súlyú modellek paraméterei nyilvánosan hozzáférhetők, így a vállalatok letölthetik, saját hardverükön futtathatják és felhasználásra finomhangolhatják ezeket anélkül, hogy tokenenként kellene fizetniük külső szolgáltatóknak.
Mérhető növekedés a vállalati gyakorlatban
Az AlphaSense kutatási platform adatai szerint a nyílt súlyú vagy nyílt forráskódú modellekre való hivatkozások száma a vállalati gyorsjelentésekben és befektetői konferenciákon hatszorosára nőtt 2026 augusztus–szeptemberben az egy évvel korábbi időszakhoz képest.
A technológiai szolgáltatások szintjén is jól látható a változás: a Vercel mesterségesintelligencia-átjáróján (AI Gateway) augusztusban a feldolgozott tokenek 56 százalékát nyílt súlyú modellek adták, miközben 2025 decemberében ez az arány még csak 7 százalék volt. Az OpenRouter platformon a tokenek alapján a kínai fejlesztésű nyílt modellek uralják a toplistát.
Példák az iparágakra és konkrét számok
A trend már nem csak a szűk technológiai körre korlátozódik: a pénzügyi szektortól a telekommunikációig több iparágban terjed. Az AT&T például már mintegy 40 százalékát futtatja AI-terhelésének nyílt modelleken, és egy éven belül 70 százalékos arányt szeretne elérni. Andy Markus, az AT&T adatokért és mesterséges intelligenciáért felelős vezetője szerint a cég naponta 45 milliárd tokent dolgoz fel, és ekkora volumen mellett a költségek kritikus tényezővé válnak. Az AT&T a saját adataival finomhangolja a nyílt modelleket, amelyek így az adott feladatokra vetítve gyakran egyenértékűnek vagy jobb teljesítményűnek bizonyulnak a zárt alternatívákhoz képest.
A Digital Realty adatközpont-üzemeltetőnél Scott Wallace, a megoldásarchitektúráért felelős igazgató elmondta, hogy saját belső csevegőfelületet építettek nyílt súlyú modellekre, és ügyféladatokat nem küldenek zárt, külső csúcsmodellekbe. A cég feladatok érzékenységétől függően vegyes rendszert alkalmaz, a költségcsökkentés mellett az adatbiztonság és az adatszuverenitás is meghatározó szempont.
Kockázat a zárt-modelleket kínáló szereplők számára
A nyílt modellek iránti elmozdulás közvetlen bevételi és növekedési kockázatot jelent az olyan zárt modellre épülő vállalatoknak, mint az Anthropic és az OpenAI. Az Anthropic a tőzsdei bevezetésre készül, és a forrásban legalább 2 ezer milliárd dolláros értékelést említenek; az OpenAI-val kapcsolatban pedig 1200 milliárd dolláros értékelés melletti magánfinanszírozási körről tárgyalnak. Mindkét cég a múlt héten olcsóbb változatokat hozott piacra zászlóshajó-modelljeiből, ami azt jelzi, hogy az árverseny a kínai riválisokkal egyre élesebb.
Miért számít ez
A nyílt súlyú modellekre való áttérés egyszerre kapcsolódik költségcsökkentéshez, nagy volumenű tokenfeldolgozás gazdaságosabb kiszolgálásához, valamint adatbiztonság és adatszuverenitás javításához. Az üzleti világ számára ezek olyan gyakorlati előnyök, amelyek gyorsan alakítják át a modellekhez való hozzáállást és a beszállítói stratégiákat.
(A cikk előkészítésében AI-asszisztens működött közre; a végleges anyagot újságírónk szerkesztette és ellenőrizte.)
